کتاب راهکارهای عملی مهندسی داده: از استخراج اطلاعات تا هوش تجاری با Power BI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی مهندسی داده: از استخراج اطلاعات تا هوش تجاری با Power BI

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی داده و نقش آن در تحول دیجیتال
  • 2. معماری سیستم‌های داده‌محور و مدیریت چرخه حیات داده
  • 3. آشنایی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و زبان استاندارد SQL
  • 4. طراحی جداول و مدل‌سازی داده‌ها در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده
  • 5. استفاده از دستورات پیشرفته SQL برای کوئری‌نویسی و استخراج داده
  • 6. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL برای افزایش کارایی سیستم
  • 7. مفاهیم پایه فرآیند استخراج، انتقال و بارگذاری داده‌ها (ETL)
  • 8. شناسایی منابع داده و متدولوژی‌های جمع‌آوری اطلاعات
  • 9. تکنیک‌های استخراج داده از وب (Web Scraping) با رعایت اصول اخلاقی و قانونی
  • 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام برای تحلیل
  • 11. مدیریت کیفیت داده و حذف نویز در مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 12. آشنایی با زیرساخت‌های کلان‌داده (Big Data) و اکوسیستم هدوپ
  • 13. مفاهیم توزیع‌شدگی و محاسبات موازی در پردازش داده
  • 14. معرفی پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای (NoSQL) و کاربردهای آن‌ها
  • 15. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع ناهمگون
  • 16. مبانی انبار داده (Data Warehouse) و طراحی مدل‌های ستاره‌ای و دانه‌برفی
  • 17. آشنایی با مفاهیم دریاچه داده (Data Lake) و مدیریت ذخیره‌سازی
  • 18. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با ابزارهای خودکارسازی
  • 19. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها
  • 20. آشنایی با محیط نرم‌افزار Power BI برای هوش تجاری
  • 21. اتصال Power BI به منابع داده مختلف و وارد کردن اطلاعات
  • 22. استفاده از Power Query برای تغییر شکل و آماده‌سازی داده‌ها
  • 23. مدل‌سازی داده‌ها در Power BI و ایجاد روابط بین جداول
  • 24. مقدمه‌ای بر زبان DAX برای محاسبات پیچیده و معیارهای هوشمند
  • 25. طراحی داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌های تعاملی
  • 26. بصری‌سازی داده‌ها و انتخاب نمودارهای مناسب برای تحلیل
  • 27. استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در Power BI برای پیش‌بینی روندها
  • 28. انتشار گزارش‌ها و مدیریت دسترسی در سرویس Power BI
  • 29. به‌کارگیری راهکارهای هوش تجاری در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
  • 30. مانیتورینگ و نگهداری خطوط لوله داده در محیط‌های عملیاتی
  • 31. حل چالش‌های رایج در مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های داده
  • 32. مستندسازی پروژه‌های مهندسی داده و استانداردهای گزارش‌نویسی
  • 33. مطالعه موردی: طراحی یک سیستم کامل از استخراج تا گزارش‌گیری نهایی
تگ‌ها: Power BI استخراج داده ETL پایگاه داده SQL تحلیل داده جمع آوری داده وب داده کاوی کلان داده مدیریت داده مهندسی داده هوش تجاری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.